Backbones en Kafka, microservicios con bordes claros y las prácticas operativas que los mantienen aburridos a propósito.
Los sistemas distribuidos fallan en las costuras — los momentos entre servicios donde los retries chocan, las colas se acumulan y las suposiciones divergen. Diseñamos esas costuras primero.
Construimos backbones orientados a eventos para operaciones B2B donde la latencia es una métrica de cara al cliente y el uptime es una métrica contractual. Cada patrón que enviamos fue endurecido en producción a escala.
tiempo mediano para identificar qué servicio está degradado
eventos perdidos en caída de consumer — DLQ + replay en todos lados
latencia entre servicios en régimen
cadencia de chaos drill — los modos de falla se ensayan
Hacé clic en una capacidad para ver cómo la abordamos.
Streaming en Kafka con schema registry, consumer groups y dead-letter queues.
Bordes dibujados alrededor de capacidades de negocio — deploys independientes, contratos claros, sin DB compartida.
Circuit breakers, backoff exponencial, bulkheads y timeouts presupuestados — resiliencia embebida, no atornillada.
Tracing distribuido, logs estructurados y métricas que permiten identificar problemas en la malla.
Cinco etapas dimensionadas a la complejidad de tu dominio, nunca a un template fijo.
Workshops de event-storming con tus domain experts para sacar a la luz los eventos, comandos y agregados que deben guiar los bordes de servicio.
Diseño schema-first de los contratos entre servicios, política de versionado de eventos y topología de productores, consumidores y DLQs.
Circuit breakers, handlers idempotentes, escaleras de retry y bulkheads — aplicados por dependencia, no como wrapper global.
Traces OpenTelemetry end-to-end, logs estructurados con correlación, alertas basadas en SLO y dashboards por servicio.
Rompemos cosas a propósito en staging — y a veces en producción — para validar que tus runbooks, alertas y rotaciones funcionen como esperás.
Los productores emiten vía outbox; los consumidores procesan at-least-once con reruteo a DLQ ante falla.
Productor → tópico Kafka → consumer group (con DLQ) → servicios downstream → tejido de observabilidad.
Defaults — no dogmas. Elegimos la herramienta más chica que sobrevive al próximo año de volumen.
Elegí el formato que entre en tu equipo — todos terminan con tu equipo cargando el pager.
Un build de arquitectura greenfield, un sprint para estabilizar un sistema en problemas, o un retainer para trabajo continuo de plataforma — como equipo externo.
Del event-storming a una malla en producción atendiendo tráfico real con observabilidad completa.
Arquitectura, código fuente, propiedad intelectual y runbooks se transfieren a ti. Sin lock-in, y sin personas que gestionar.
Si la tuya no está, preguntala directo.
Contanos el throughput, el SLO de latencia y las integraciones. Volvemos con una forma y un timeline.